如何用深度学习处理结构化数据？
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如何用深度学习处理结构化数据？
原文链接：https://towardsdatascience.com/structured-deep-learning-b8ca使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有这样的好处：o快o无需领域知识o表现优良在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中，都是先有数据然后再做算法/方法。这也是某些机器学习方法在解决某些特定任务之前需要做大量特征工程的主要原因，这些特定任务包括图像分类、NLP 和许多其它「非常规的」数据的处理——这些数据不能直接送入 logistic 回归模型或随机森林模型进行处理。相反，深度学习无需任何繁杂和耗时的特征工程也能在这些类型的任务取得良好的表现。大多数时候，这些特征需要领域知识、创造力和大量的试错。当然，领域专业知识和精巧的特征工程仍然非常有价值，但这篇文章将提及的技术足以让你在没有任何领域知识的前提下向 Kaggle 竞赛的前三名看齐，参阅：http://blog.kaggle.com//rossmann-store-sales-winners-interview-3rd-place-cheng-gui/由于特征生成（比如 CNN 的卷积层）的本质和能力很复杂，所以深度学习在各种各样的图像、文本和音频数据问题上得到了广泛的应用。这些问题无疑对人工智能的发展非常重要，而且这一领域的顶级研究者每年都在分类猫、狗和船等任务上你追我赶，每年的成绩也都优于前一年。但在实际行业应用方面我们却很少看到这种情况。这是为什么呢？公司企业的数据库涉及到结构化数据，这些才是塑造了我们的日常生活的领域。首先，让我们先定义一下结构化数据。在结构化数据中，你可以将行看作是收集到的数据点或观察，将列看作是表示每个观察的单个属性的字段。比如说，来自在线零售商店的数据有表示客户交易事件的列和包含所买商品、数量、价格、时间戳等信息的列。下面我们给出了一些卖家数据，行表示每个独立的销售事件，列中给出了这些销售事件的信息。接下来我们谈谈如何将神经网络用于结构化数据任务。实际上，在理论层面上，创建带有任何所需架构的全连接网络都很简单，然后使用「列」作为输入即可。在损失函数经历过一些点积和反向传播之后，我们将得到一个训练好的网络，然后就可以进行预测了。尽管看起来非常简单直接，但在处理结构化数据时，人们往往更偏爱基于树的方法，而不是神经网络。原因为何？这可以从算法的角度理解——算法究竟是如何对待和处理我们的数据的。人们对结构化数据和非结构化数据的处理方式是不同的。非结构化数据虽然是「非常规的」，但我们通常处理的是单位量的单个实体，比如像素、体素、音频频率、雷达反向散射、传感器测量结果等等。而对于结构化数据，我们往往需要处理多种不同的数据类型；这些数据类型分为两大类：数值数据和类别数据。类别数据需要在训练之前进行预处理，因为包含神经网络在内的大多数算法都还不能直接处理它们。编码变量有很多可选的方法，比如标签/数值编码和 one-hot 编码。但在内存方面和类别层次的真实表示方面，这些技术还存在问题。内存方面的问题可能更为显著，我们通过一个例子来说明一下。假设我们列中的信息是一个星期中的某一天。如果我们使用 one-hot 或任意标签编码这个变量，那么我们就要假设各个层次之间都分别有相等和任意的距离/差别。但这两种方法都假设每两天之间的差别是相等的，但我们很明显知道实际上并不是这样，我们的算法也应该知道这一点！「神经网络的连续性本质限制了它们在类别变量上的应用。因此，用整型数表示类别变量然后就直接应用神经网络，不能得到好的结果。」[1]基于树的算法不需要假设类别变量是连续的，因为它们可以按需要进行分支来找到各个状态，但神经网络不是这样的。实体嵌入（entity embedding）可以帮助解决这个问题。实体嵌入可用于将离散值映射到多维空间中，其中具有相似函数输出的值彼此靠得更近。比如说，如果你要为一个销售问题将各个省份嵌入到国家这个空间中，那么相似省份的销售就会在这个投射的空间相距更近。因为我们不想在我们的类别变量的层次上做任何假设，所以我们将在欧几里得空间中学习到每个类别的更好表示。这个表示很简单，就等于 one-hot 编码与可学习的权重的点积。嵌入在 NLP 领域有非常广泛的应用，其中每个词都可表示为一个向量。Glove 和 word2vec 是其中两种著名的嵌入方法。我们可以从图 4 看到嵌入的强大之处 [2]。只要这些向量符合你的目标，你随时可以下载和使用它们；这实际上是一种表示它们所包含的信息的好方法。尽管嵌入可以在不同的语境中使用（不管是监督式方法还是无监督式方法），但我们的主要目标是了解如何为类别变量执行这种映射。实体嵌入尽管人们对「实体嵌入」有不同的说法，但它们与我们在词嵌入上看到的用例并没有太大的差异。毕竟，我们只关心我们的分组数据有更高维度的向量表示；这些数据可能是词、每星期的天数、国家等等。这种从词嵌入到元数据嵌入（在我们情况中是类别）的转换使用让 Yoshua Bengio 等人使用一种简单的自动方法就赢得了 2015 年的一场 Kaggle 竞赛——通常这样做是无法赢得比赛的。参阅：https://www.kaggle.com/c/pkdd- ... ory-i「为了处理由客户 ID、出租车 ID、日期和时间信息组成的离散的元数据，我们使用该模型为这些信息中的每种信息联合学习了嵌入。这种方法的灵感来自于自然语言建模方法 [2]，其中每个词都映射到了一个固定大小的向量空间（这种向量被称为词嵌入）。[3]我们将一步步探索如何在神经网络中学习这些特征。定义一个全连接的神经网络，然后将数值变量和类别变量分开处理。对于每个类别变量：初始化一个随机的嵌入矩阵 mxD：m：类别变量的不同层次（星期一、星期二……）的数量D：用于表示的所需的维度，这是一个可以取值 1 到 m-1 的超参数（取 1 就是标签编码，取 m 就是 one-hot 编码）2. 然后，对于神经网络中的每一次前向通过，我们都在该嵌入矩阵中查询一次给定的标签（比如为「dow」查询星期一），这会得到一个 1xD 的向量。3. 将这个 1×D 的向量附加到我们的输入向量（数值向量）上。你可以把这个过程看作是矩阵增强，其中我们为每一个类别都增加一个嵌入向量，这是通过为每一特定行执行查找而得到的。4. 在执行反向传播的同时，我们也以梯度的方式来更新这些嵌入向量，以最小化我们的损失函数。输入一般不会更新，但对嵌入矩阵而言有一种特殊情况，其中我们允许我们的梯度反向流回这些映射的特征，从而优化它们。我们可以将其看作是一个让类别嵌入在每次迭代后都能进行更好的表示的过程。注意：根据经验，应该保留没有非常高的基数的类别。因为如果一个变量的某个特定层次占到了 90% 的观察，那么它就是一个没有很好的预测价值的变量，我们可能最好还是避开它。好消息通过在我们的嵌入向量中执行查找并允许 requires_grad=True 并且学习它们，我们可以很好地在我们最喜欢的框架（最好是动态框架）中实现上面提到的架构。但 Fast.ai 已经实现了所有这些步骤并且还做了更多。除了使结构化的深度学习更简单，这个库还提供了很多当前最先进的功能，比如差异学习率、SGDR、周期性学习率、学习率查找等等。这些都是我们可以利用的功能。你可以在以下博客进一步了解这些主题：https://medium.com/@bushaev/improving-the-way-we-work-with-learning-rate-5ebhttps://medium.com/@surmenok/estimating-optimal-learning-rate-for-a-deep-neural-network-ce32f2556ce0https://medium.com/@markkhoffmann/exploring-stochastic-gradient-descent-with-restarts-sgdr-fa206c38a74e使用 Fast.ai 实现在这一部分，我们将介绍如何实现上述步骤并构建一个能更有效处理结构化数据的神经网络。为此我们要看看一个热门的 Kaggle 竞赛：https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge/。对于实体嵌入来说，这是一个非常合适的例子，因为其数据基本上都是类别数据，而且有相当高的基数（也不是过高），另外也没有太多其它东西。数据：约 140 万行oitem_condition_id：商品的情况（基数：5）ocategory_name：类别名称（基数：1287）obrand_name：品牌名称（基数：4809）oshipping：价格中是否包含运费（基数：2）重要说明：因为我已经找到了最好的模型参数，所以我不会在这个例子包含验证集，但是你应该使用验证集来调整超参数。第 1 步：将缺失值作为一个层次加上去，因为缺失本身也是一个重要信息。train.category_name&=&train.category_name.fillna('missing').astype('category')train.brand_name&=&train.brand_name.fillna('missing').astype('category')train.item_condition_id&=&train.item_condition_id.astype('category')test.category_name&=&test.category_name.fillna('missing').astype('category')test.brand_name&=&test.brand_name.fillna('missing').astype('category')test.item_condition_id&=&test.item_condition_id.astype('category')第 2 步：预处理数据，对数值列进行等比例的缩放调整，因为神经网络喜欢归一化的数据。如果你不缩放你的数据，网络就可能格外重点关注一个特征，因为这不过都是点积和梯度。如果我们根据训练统计对训练数据和测试数据都进行缩放，效果会更好，但这应该影响不大。这就像是把每个像素的值都除以 255，一样的道理。因为我们希望相同的层次有相同的编码，所以我将训练数据和测试数据结合了起来。combined_x,&combined_y,&nas,&_&=&proc_df(combined,&'price',&do_scale=True)第 3 步：创建模型数据对象。路径是 Fast.ai 存储模型和激活的地方。path&=&'../data/'md&=&ColumnarModelData.from_data_frame(path,&test_idx,&combined_x,&combined_y,&cat_flds=cats,&bs=&128第 4 步：确定 D（嵌入的维度），cat_sz 是每个类别列的元组 (col_name, cardinality 1) 的列表。#&We&said&that&D&(dimension&of&embedding)&is&an&hyperparameterBut here is Jeremy Howard's rule of thumbemb_szs&=&[(c,&min(50,&(c&1)//2))&for&_,c&in&cat_sz][(6, 3), (1312, 50), (5291, 50), (3, 2)]}}}第&5&步：创建一个&learner，这是&Fast.ai&库的核心对象。{{{params:&embedding&sizes,&number&of&numerical&cols,&embedding&dropout,&output,&layer&sizes,&layer&dropoutsm&=&md.get_learner(emb_szs,&len(combined_x.columns)-len(cats),&&&&&&&&&&&&&&&&0.04,&1,&[],&[0.001,0.01],&y_range=y_range)第 6 步：这部分在我前面提及的其它文章中有更加详细的解释。要充分利用 Fast.ai 的优势。在损失开始增大之前的某个时候，我们要选择我们的学习率……#&find&best&lrm.lr_find()find best lrm.sched.plot()拟合我们可以看到，仅仅过了 3 epoch，就得到：lr&=&0.0001m.fit(lr,&3,&metrics=[lrmse])更多拟合m.fit(lr,&3,&metrics=[lrmse],&cycle_len=1)还有更多……m.fit(lr,&2,&metrics=[lrmse],&cycle_len=1)所以，在短短几分钟之内，无需进一步的其它操作，这些简单却有效的步骤就能让你进入大约前 10% 的位置。如果你真的有更高的目标，我建议你使用 item_description 列并将其作为多个类别变量使用。然后把工作交给实体嵌入完成，当然不要忘记堆叠和组合。参考文献[1] Cheng Guo, Felix Berkhahn (2016, April, 22) Entity Embeddings of Categorical Variables. Retrieved from&&https://arxiv.org/abs/.[2] TensorFlow Tutorials:&https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec[3] Yoshua Bengio, et al. Artificial Neural Networks Applied to Taxi Destination Prediction. Retrieved from* **https://arxiv.org/pdf/.pdf.雅诗阁此次年终促销的日期是什么时间，跪求告知？_百度知道
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。因为要去7区（肯定是PVP的了），准备选盗贼，猎人这2个其中一个职业。大家帮忙综合评价一下吧，PK重要一点，副本其次了。大的RAID里虽然很难有LR过多的位置，不过混一个位置也不是非常难的事，所以副本作用暂时先不计算，仅仅针对赚钱，PK来评价。尽量详细的说说吧。。
另外1。2
因为要去7区（肯定是PVP的了），准备选盗贼，猎人这2个其中一个职业。大家帮忙综合评价一下吧，PK重要一点，副本其次了。大的RAID里虽然很难有LR过多的位置，不过混一个位置也不是非常难的事，所以副本作用暂时先不计算，仅仅针对赚钱，PK来评价。尽量详细的说说吧。。
另外1。2中盗贼加强了，是不是猎人的位置更尴尬了呢？猎人好象一直被削弱，资料片里的天赋有人说的不知道是真是假，似乎猎人还是在被削弱，希望这2个职业的高手，达人，出来给个详细的介绍，100分送你，
LR和DZ，其实风格相差很远，我这里给大致说说各自特点，你自己选择。
根据BLZ的意思，DZ有这样几个关键词，能量，连续技，脆弱，躲闪和爆发力。能量：1个DZ活到老学到老，研究了1辈子都是在熟悉自己的能量回复特点，能量决定了DZ的攻击特点，如果将大量能量用于控制技，那你走的路线就是控制流，如果你控制用的少只是辅助攻击，那就是攻击流；连续技：就是在能熟悉掌握能量的情况下，用攻击技和控制技让敌人一直处于控制状态而被你连掉XX的血，这个需要长时间来培养意识才能做到的，脆弱：不要以为DZ穿皮甲，其实他是最脆弱的职业，可谓见光死。躲闪，这个躲闪不是专指属性带的哪个躲避能力，而是你自己的操作，你可以利用自己的操作，让你整场战斗，大部分时间处于攻击别人控制别人的情况，如果你没做到这点，别人攻击你你没能及时的躲避，结合刚才哪个特点，这场战斗必输无疑。爆发力：1个成功的DZ，在黑暗中计划好1切，然后以最短时间灭掉对手，1阵烟雾过后，消失无影无踪，你可以选择不用控制技几个高伤害技能直接打对手措手不及，也可以在他完全无法动弹的情况下K死对手，这都依赖于这个职业强大的爆发力。总结下，DZ是在预谋好之后，最快...
LR和DZ，其实风格相差很远，我这里给大致说说各自特点，你自己选择。
根据BLZ的意思，DZ有这样几个关键词，能量，连续技，脆弱，躲闪和爆发力。能量：1个DZ活到老学到老，研究了1辈子都是在熟悉自己的能量回复特点，能量决定了DZ的攻击特点，如果将大量能量用于控制技，那你走的路线就是控制流，如果你控制用的少只是辅助攻击，那就是攻击流；连续技：就是在能熟悉掌握能量的情况下，用攻击技和控制技让敌人一直处于控制状态而被你连掉XX的血，这个需要长时间来培养意识才能做到的，脆弱：不要以为DZ穿皮甲，其实他是最脆弱的职业，可谓见光死。躲闪，这个躲闪不是专指属性带的哪个躲避能力，而是你自己的操作，你可以利用自己的操作，让你整场战斗，大部分时间处于攻击别人控制别人的情况，如果你没做到这点，别人攻击你你没能及时的躲避，结合刚才哪个特点，这场战斗必输无疑。爆发力：1个成功的DZ，在黑暗中计划好1切，然后以最短时间灭掉对手，1阵烟雾过后，消失无影无踪，你可以选择不用控制技几个高伤害技能直接打对手措手不及，也可以在他完全无法动弹的情况下K死对手，这都依赖于这个职业强大的爆发力。总结下，DZ是在预谋好之后，最快速度在敌人身上做很多动作，最后敌人在无法动弹的情况下郁闷的死去，有人说，选择DZ的人是一个对自己该做什么很清楚的人，很有头脑的人。
LR则有以下几个关键词，攻击速度，狙击，宝宝，陷阱+闪光弹，风筝。攻击速度：这个是LR的攻击特点，LR的攻击永远不可能爽快，全是靠一点一点的攻击，相当快速地打到别人身上漫漫磨死对方，还有在WOW里面，远程武器打出来的攻击是不能被躲闪掉的，DZ开躲闪一样能打中（貌似1。12还是资料片DZ要出2级闪避技能，可以50%躲掉远程攻击）所以LR的伤害输出很稳定！！狙击：一切源于精准射击这个技能，在欧美的相关信息中，LR应该是个可以秒人的职业（龙与地下城？）WOW中为了平衡性考虑，这个技能已经不BT了，但是中了这个技能的非ZS，QS那种职业，如果出爆，基本都差不多了。。宝宝：LR的宝宝是SOLO的工具，也是PK的利器，特别在风筝近战职业的战斗中，BB可以大量提高DPS。陷阱闪光，属于是对敌人进行状态性的控制，LR的控制技不多，对敌人控制，大部分来自陷阱，闪光则是对贼，SS隐身的MM（和资料片会隐身的FS）用的。风筝，这才是LR的老本行，万变不离风筝，LR对近战型对手进行风筝有很大的优势，LR常说JY怪有什么难，BB抗的住，就能杀，BB抗不住，都能风筝死，总结下LR是个利用各种各样的手段折磨死对手，有人说选择LR的人都是懂得享受生活的人。
基本的罗嗦完咯，根据你的问题，再说下那些东西
1，LR，DZ同属需要操作的职业，操作好的人玩，则很强，操作垃圾的人玩，则很弱，如果非要比较操作性到底谁强，我告诉你，LR更要操作，因为他技能多，DZ相比之下更需要意识，要想打好这2个职业，相比之下，DZ更难。
2，赚钱分很多种嘛，有当FARMER一直打钱，有一直去采东西（矿，草），还有直接搞倒卖，等等，第3种不说了，这个得看LZ有没经济头脑的问题没讨论的必要，如果1片怪，没人跟你抢，DZ刷钱快，有抢，LR快，就这样。
3，玩1个职业不要担心那些所有的削弱增强，你要选择玩，肯定是对他的攻击方式很欣赏，1，12DZ有小幅度增强，资料片，LR又将大幅增强，DZ再小幅增强，可以去那些资料网站查1下相关的改动。
4。这2个职业同属于DPS职业，LR越到后面越不体现DPS，重在风筝，需求量略小于DZ，DZ需求将越来越大，但是DZ人数本身多，目前状况就这样，如果能求到1个稳定职位，这2个职业都能有很好的发展。
5。种族的问题，某位达人提出过这样1个说法，你可以把对该职业最有用的技能看作1个护符，比如LR吧，矮人自带短时间免疫减速，毒，流血的护符，兽人，BB+伤害护符，巨魔，提升攻击速度护符，精灵，定点潜行护符，这里斗胆给你个建议，LR，我最看好巨魔，如果要LM，就是矮人，DZ，则是，兽人，短时间提升攻击强度护符，精灵，提升1级潜行等级护符，亡灵，1个2MCD的徽章，这里不得不提出，血精灵，他相当于拥有1个雷XXXX狡诈护符，瞬+60能量，还有1个8码沉没2秒的护符，这本来是我的私人珍藏，还是给你说下，我DZ最看好血精灵，其次亡灵，我本来有试过兽人，多1个手段提升攻击本来是好，实际，你会发现没什么变化- -，建议归建议，思路给你说清楚了，选择在你自己，自己喜欢才是王道，别管别人说什么
就说这么多了，如果有什么需要，可以发消息我，交流交流。
其他答案（共43个回答）
垃圾，每个职业都有其存在的价值，不是你说垃圾就垃圾的~！每个职业的玩法都不一样，定位也不一样~！没有10全10美的职业。~！只要自己玩的开心就好了~！
我本身是个猎人，血有5000+，和盗贼决斗都是先让盗贼先手，如果盗贼能一直晕死我，我无话可说。但是如果其中有1次招架或闪避或是没晕死我！那么我想这个盗贼会付出相当大的代价...
这100分，我是不打算拿了~！
看了上面大家的评价，不要动不动就说哪个职业垃圾，每个职业都有其存在的价值，不是你说垃圾就垃圾的~！每个职业的玩法都不一样，定位也不一样~！没有10全10美的职业。~！只要自己玩的开心就好了~！
我本身是个猎人，血有5000+，和盗贼决斗都是先让盗贼先手，如果盗贼能一直晕死我，我无话可说。但是如果其中有1次招架或闪避或是没晕死我！那么我想这个盗贼会付出相当大的代价了吧~！如果都纸上谈兵那所有职业都无敌~！
1。12盗贼天赋要改了~！但是一样都有50%胜算~！
有了好的天赋不会用的人不大有人在吗？说时间在这吹牛的，不如多花些时间提高自己的操作和意识~！
贼是最垃圾的职业，尤其在国内的PVP，你放眼看去都是贼，都是些操作差，意识差，又点卡狂多的垃圾，到处有事没事的偷袭干些阴暗的事情，还心理特满足，其实你想想贼有什么用，在队伍里不能给别人+一点BUFF，也不能在危机的时候抗住怪，我下了无数遍的黑上就碰到2个会保护+血职业的贼（顶1下），其他的就会躲在战士后面输出，不行了就强阴仍下所有的人，一点团队意识都没有，还总OT弄的+血1半都给了贼拉，还好意思打输出列表，无耻。在城门口到处都是贼在PK可是他们有多垃圾你试过就知道拉，除了能把主城弄的瘫痪就不干点正经事，你知道吗玩贼的就是来杀人的多变态呀，他们不是在游戏是在玩命。最后对贼说句公道话，开锁只有他们强，向从来开锁不要钱的贼致敬。还是猎人把，自己打怪打钱玩可以，野外防偷袭不错，团队副本的一堆脏活累活可以背，而且不用+血的照顾输出也很不错。是猎人改弱拉，那是因为猎人太强拉，玩猎人的人把猎人开发的太到位拉。暴雪强化盗贼就是为让PVP付出更多的点卡，而刻意削弱猎人这个警察角色，为了维护魔兽的风气让警察多起来吧。
看完了那么多人的评价，看来有很多“小白”，我本身是玩猎人的，我喜欢这个职业，所以我要告诉那些无知的人，lR跟贼都有自己的特点，先说说群p的时候，网上那么多关于贼的视频，想必都看了，但是你们看看贼能群p吗？群P时贼很郁闷的，然而猎人就不一样了，41码！被近身就假死陷阱，生存能力很强！贼只适合单p，有人说贼打布衣好打，法师跟ss的玩家可不那么想，所谓人的操作跟意识都不一样，水平相当的话贼靠什么杀？贼的输出高，没有好武器跟好装备怎么高的起来，话说回来了，你的装备好了，打一些环保装的职业能输吗？同等级装备的话打起来你的优势又在哪？猎人单p的话，哪个职业敢说杀的轻松？首先猎人有先天的优势就是人形追踪，所以除了贼跟野d没有可以偷袭猎人，这就是猎人单p的优势！至于有些猎人说什么bs陷阱上放照明弹的猎人，那是放p。是我的技能我为什么不用，就像贼的致盲一样。有能耐你风筝也别放了。这些都是职业的优势，别觉得自己就是牛b。还有就是贼能晕死猎人，你靠的什么？猎人有徽章的，然后驱散假死陷阱，基本就盼你死刑了，虽然没有了无限陷阱了，但是2次总能好使吧，2次足够杀掉对方，不行就是风筝。不是说我猎人稳赢，只是想说说有些人太能装。归根结底就是无知。
废话说了那么多，可玩性盗贼好。但是pvp综合能力强的要算猎人好。
如果单说野外PK的话...盗贼绝对排行第一..(DLY似乎也不错)主要原因在于潜行...可以自己选择杀人的时机...(一个好的时机要比装备..操作..意识好的多...当然...你要是非等对方吃喝完毕满血满蓝在开始打的话...那你不如去练个QS...传说中的骑士精神...=.=)
而如果考虑到以后的战场...团P来讲...LR似乎比盗贼的地位要好点...毕竟N多人混战的时候盗贼要是想找个好机会去秒人的话困难点...(DLY不错...又能潜行...还能用魔法远程轰炸...)
赚钱方面...LR刷厄运...出书的几率太低...而如果靠拆装备拿抚摩材料的话似乎也赚不了多少钱...而盗贼双采集的话优点在于无论是花还是矿需求都很大...
最后在说一下PK...
我用盗贼...野外偷袭除了杀不死装备和操作都不错的DLY之外其他职业均可以轻松杀死...(时机很重要...尽管可能有时候等待时间长点...)而用LR的时候优点在于他的人形真测...基本也可以保证先手...
从输出角度来说，LR跟DZ是半斤八两。在FB里都是治疗关怀相对少的职业，都有战斗中求生的技能。但相对来说，在5人副本中，DZ比LR更抢手一些。另外，现在的版本和即将推出的1。12里，LR
PK已经不象以前那么强，从最早的PK之王，逐渐被削弱，现在估计是差不多最弱的一个了，也就可以欺负DZ，也就是暴雪下个版本要着力加强的一个，结果自然不用再说了，所以，如果从LR和DZ里边选的话，我推荐DZ，尤其在PVP服务器。
我先说下ＰＫ现在猎人真的很面如果高手对高手猎人打任何职业都没胜算打贼也是一样感觉ＲＰ很重要你想如果你假死没放出陷阱你应该知道差一个陷阱你会有多被动了９０％以上你就输了我说的是高手对高手　我的号就是猎人感觉猎人ＰＫ太累　而且猎人ＰＫ是在你装备成型以后你才算有资格ＰＫ要不太面　在说说贼如果你操作还可以的话杀布衣比较好杀　在说说一些其他的　如果你是一个君子型的玩家你就别玩贼　反正我就是这样种不爱偷袭别人感觉太不公平　谁都知道如果你偷袭的话优势是很大的　如果偷袭人家你都输了很丢人的　我感觉ＰＫ的话法师ＳＳ还有武器战士都很强　一个职业ＰＫ强不强主要看的就是他的控制技能好不好暴击高不高还有就是伤害高不高　控制技能也就是一些打断技能主要就是样对方失去控制能里　比如法师的羊ＳＳ的恐惧猎人的陷阱和区散还有法师的冰环这一类的都算　相比只下猎人的控制技能最被动也就是说最垃圾　反正就一句话想ＰＫ就别选猎人　像你说的以后贼一定会很多如果你有很多时间玩游戏的话选贼也还算可以以后可以混个主力位置　如果你一天比较忙不能经常参加大型副本那你还是别选这两个职业了因为这两个职业都不好混　我觉得ＰＫ　只有你拿到相当好的装备ＰＫ起来才会真的爽才会发挥这个职业的最大威力　如果你连装备都混不上还Ｐ什么Ｋ啊　自己好好想想吧　还有就是入会　一开始你就要入一个大会然后看看会长会不会管理会不会玩　如果会长厉害那这个会以后肯定强　就这些了自己看着办吧　别一开始想的太好　想我这号等７０了Ｔ３一套或是Ｔ４一套手拿澄色武器ＰＫ嗷嗷爽　你知道要是达到这个目标你得玩多久吗　１年以上吧　你想想你能不能玩那么久　往往期望越高失望就越高　反正你要玩就别选猎人太垃圾　ＰＫ那个累啊
首先我要明确一下，兽人LR是最垃圾的，你喜欢PK，那么就选择巨魔吧，盗贼我没怎么练过，但是我一直再玩LR，可以说操作要求很高，部像有些人说的盗贼操作要求比LR的高多了，现在对LR来说，操作也是一流的，特别是风筝这项最基本的要是都部会，那么可以直接区上吊了。LR的操作真的很 重要，我可以很明确的告诉你，要是我就选LR，LR对装备的要求部是很高，第二，LR现在部管再哪个FB里都很重要，再MC，BWL输出部 OT的恐怕只有LR能做的最稳当，假死脱离战斗陷阱可以把一个人郁闷到死，我上次就和一个LR，把LM的的一个盗贼冰了整整半小时，后来觉得无聊的了就杀了走了。
虽然我觉得LR是再削弱，但是也部是很明显的。刚才几个说战士PK垃圾，那么你去和大元帅或者高督的战士PK看看，到底谁厉害。职业是有相克的说法，但我觉得操作绝对排第一，装备第二，种族和职业相克只能排第三了。
只提供参考，自己选吧。部好意思，盗贼没怎么玩过，但我知道，盗贼没装备就是垃圾。想去MC至少得混身部错的去，LR只要环保就能下MC了
说麻烦，猎人要带弹药和肉。贼要带毒药。都是比较麻烦的职业。
说PK，2者都是决斗的弱者，偷袭的强者。所以，被偷袭的都没有翻盘的机会，55的贼野外可以轻松击杀60的猎人，同样60的贼也能在5秒内被55的猎人轻松射杀。不过被偷袭的概率明显猎人要高很多，毕竟野外练级贼基本出于隐身状态。
说Raid,2者都是输出职业，但是猎人有41码的安全距离，而贼是要和boss近身博命的。
说打钱，2者都有Bug单刷副本的能力，配合双采专业，日进百金不是问题。
说装备，贼的武器提升空间比较大，橙色单手剑，匕首能够大大的提升贼的攻击能力。相对猎人，基本上SS弓，龙息火炮就已经算是极限了吧～
种族的话个人比较重视美型，所以精灵（血精灵）和牛牛是不2人选。
猎人操作要求高得可怕，放风筝就是一个例子，一边拉开距离一边计算攻击秒数还要留意身边环境变化，汗~~~~~~~~
盗贼主要操作来自于计时，例如还有多少秒解晕，什么时候用上踢T，什么时候消失+伏击等等战术
猎人优势：远程，众所周知每个技能都有射程限制，而猎人主要攻击距离是20~41码，如果你可以保持好这个距离的话你就可以无视了很多技能，如术士的恐惧、暗烧、吸血，牧师的恐惧、精神鞭抬、圣骑的打晕、撒满的震击…… 不过上面提过了，操作难度不低啊
盗贼优势：隐身+控制，隐身可以使得盗贼很大机会处于先手，而控制能力之强更是无人能比，不过盗贼血本来就不高而且防也低，但做的动作劫是和战士一样的近身战
如果要选种族的话：猎人用暗精，盗贼用亡灵
猎人打的就是游击战，时不时假死+影遁、假死+面包+影遁、假死+陷阱+影遁 等等战术只有暗精可以做到
盗贼，从你偷袭的那时开始你的生命就受到威胁，如果还要被对手控制了的话相反翻很难，所以用一个可以解控制的种族由于合适，而可以解控制就只有侏儒、矮人、亡灵其中以亡灵最为强大
楼上那些一知半解的楼主要学会鉴别，我先来分析下各自用什么种族比较好，再来说下PVP价值。
（1）猎人的PK就是拉开距离，那个种族越有利于你拉开距离作战那个种族就最好。
牛头人：战争践踏8码范围昏迷2秒，配合驱散射击、震荡射击、陷阱，牛猎人拥有4次拉开距离的机会。
兽人：25%抗昏迷，对抗盗贼偷袭时，多了25%的机会。
矮人：石像状态，对抗盗贼时可以解制盲等一切毒，对抗亡灵暗牧时可以解瘟疫。
巨魔：15秒增加10%-30%攻速，PK时是无意义的，因为没有机会定点猛射。但是打BOSS时是很重要的输出。
个人认为，猎人的部落（联盟）徽章，可以解除减速、定身、昏迷。在对抗盗贼时，占尽优势。被盗贼起手偷袭，徽章解昏迷，跳转身驱散射击打晕贼4秒，可以说战斗从此就结束了......贼唯一近身机会是15秒急跑，贼不急跑我不假死+陷阱，陷阱只为废掉急跑15秒时间而保留。没了急跑的贼就是废贼了。（1.12贼急跑可以解除定身，陷阱属于诱捕效果......）拉开距离上讲，牛猎是最优秀的。对抗盗贼来说，兽猎、矮猎平分秋色。
（2）盗贼的PK就是先手，那个种族越有利于保证你的攻击连贯性那个种族就最好。
亡灵：解除恐惧、魅惑、睡眠，并免疫5秒
兽人：25%抵抗昏迷，15秒内增加25%攻击强度
巨魔：15秒内增加10%-30%攻速
矮人：石像状态，对抗盗贼时可以解制盲等一切毒，对抗猎人时可以解钉刺，对抗亡灵暗牧时可以解瘟疫，对抗战士时可以解流血。
盗贼的部落（联盟）徽章，可以解除恐惧、魅惑、变形。
“亡灵贼”：在对抗PK能力强大的牧师、术士时，2次解恐惧、2次解魅惑的能力，几乎让他们陷入绝境。
“兽人贼”：在盗贼对抗当中的优势在于“连贯、强力输出”，我的晕技不被抵抗、我的攻强增加25%、我经常在关键时刻抵抗你的晕技，还有比这更舒服的吗？（对抗法师、牧师天赋里10%几率昏迷，对抗战士冲锋、拦截，对抗骑士制裁，抗昏迷天赋也很关键）
“矮子贼”：在盗贼对抗中另一个优势种族，盗贼的制盲是在绝境时挽回局面的看家本事，矮子贼解除制盲并免疫8秒......其他贼一定不要让自己陷入用制盲救命的境地。（对抗猎人时可以解钉刺，对抗亡灵暗牧时可以解瘟疫，对抗战士时可以解流血）
我玩过朋友的一个猎人号 31级的和个60的贼打耗掉了他一半的血....说实话猎人和贼PK的话站了先天优势, 不过我本身是贼的热忠着玩过3个贼 个人感觉贼好玩 PK各职业应该说没有什么天敌之说,但主要是天赋 野外的话战斗贼对近战职业 赢多输少 匕首贼对布衣职业只能说布衣杀手太简单了 都说SS强 那是在决斗的时候 野外还是贼的天下
如果单论PK的话在各种族中兽人贼当之无愧的是排在第一 抗晕25 但在PK中感觉几率很高第2就是人类贼精灵贼虽说有天生最高的致命和躲闪但要让我给他排个名次的话 精灵贼在联盟排在最后 种族天赋对贼来说精灵的天赋最垃圾侏儒贼可以不怕减速状态矮人贼我没练过不过在PK的时候他的石头形态解掉过 我的致盲 这对贼来说都是致命的 最垃圾的贼也是最多的贼 亡灵贼 不知道什么原因练亡灵贼的最多 可能是因为穿起衣服来比较酷 在或者因为那些视频的原因...
真的是很追求PVP的话，那么你就选择贼，而且身上随时准备大量的炼金药水，你的生存能力大大提升，贼舍得用药，是个非常难对付的职业。打猎人可以说，唯一能追求的就是，单刷。有些猎人追求DPS都只能说是在职业内的一种追求，以后武器战士无尽怒气，怒气消耗降低100%持续10秒。5分钟冷却，你觉得战士的DPS是不是又会上升，在1.12里 战斗贼和狂战士被加强，不是因为天赋，也不是技能，是因为一把武器的一个限制的改变，==雷霆之怒，逐风者的祝福之剑==从以前的主手变成了单手，你可以想象一下，能把它放在副手的攻击职业是怎么样的一个提升，以后到底玩武器的多还是狂暴的多，到时才知道。
大的RAID里虽然很难有LR过多的位置，不过混一个位置也不是非常难的事，所以副本作用暂时先不计算，仅仅针对赚钱，PK来评价。尽量详细的说说吧。。
既然你这么想还用选择吗？LR赚钱能跟贼比吗，就一点，LR没水你能打怪吗，盗贼可以，而且可以无消耗。LR你能去深渊挖黑铁，一身绿能去XLSS挖奥水吗？LR可以去厄运刷药草吗？新区人比较多，不能一身垃圾装备就单刷副本的职业是没用的。
而且盗贼现在都比LR在团队好混位置，除了MC刚开始，不过你有时间不怕位置，就盗贼了，生存能力，除了现在遇到LR，盗贼有跑不了的吗，马上1.12谁能留的住贼，至于杀人，有句话怎么说，不怕被人杀，就怕被贼惦记？是这样的吧，贼给人无形的压力更大。
LR有很强的野外生存能力,打钱也是一把好手,切消耗很低.你要是练双采,LR开豹守,可以节约到达下个采集点的时间,所以LR是优秀的采集职业,那么钱也就不是问题了.LR是远程攻击职业,可以放风筝,只要装备好,基本什么职业都可以打的.
既然你要去新区,练个LR,组队的时候可以提供强大的DPS支持,没人组自己也可以解决任务.
关于选择种族问题,LM建议精灵,种族天赋可以隐遁,自然抗提高10,加闪朵.BL的话巨魔,种族天赋有远程武器专精
你应该去看下有关猎人和盗贼的PK视频，还有RAID里面的视频，喜欢什么方法就选什么职业，不过盗贼野外蹲人那可是一流的，如果可以的话能蹲到那个人哭，比如没血的时候上去秒他，或者 没事了 一直 闷棍，他会郁闷死，而且副本作用也很大。当然被猎人偷袭到的人基本跑不掉，具体来说还是看操作，经验，RP，装备，网速 等众多因素，我现在就是在等，在等资料片的猎人天赋和技能说明，等资料片出来了再开始玩，当然种族已经选择好了：血精灵。谁都知道双采集是没有别人支持的情况下最赚钱的，不象抚魔 需要工会啊，朋友啊，声望啊什么的，不过具体的赚钱的方法还得靠你聪明的脑子。
我觉得这个问题不是哪个更耐玩得问题，而是你喜欢哪种玩法的问题。
盗贼和猎人的玩法不同，乐趣也不同。
盗贼PK注重的是起手的优势，因为盗贼是一个爆发性很强的职业，如果操作比较牛，可以一晕到死。盗贼的乐趣是偷袭对手，主动居多。
猎人是一个远程战斗职业，优势就是放风筝，不管什么职业什么装备，好的猎人都可以放死。一个近战一个远战，喜欢哪个LZ自己考虑。
对于打钱，本人认为猎人更有优势，基本可以不用任何停顿，而盗贼还要不时来个绷带。因此单单耍钱还是猎人快。而双采盗贼赚钱速度是其他职业无法比拟的。
DZ和LR我比较喜欢精灵族，样子很酷。还有潜行和闪避的种族天赋。
部落DZ可以选亡灵，亡灵抑制是公认的较强的种族天赋(虽然长得很丑，呵呵)。LR不是很清楚。
我自己练得LR，60了。猎人的技能个人看来比较简单，属于简单实用型的。我朋友练得DZ,DZ就不太一样了，技能繁多复杂，要求操作相当的高。所以从耐玩角度来说本人比较看好DZ！再说副本吧，DZ和LR的位置都是输出，小FB的话这两个职业不会出现缺谁不成的情况（特殊的除外），我感觉现在贼比猎人多，可能因为贼比较好玩，所以下FB两个职业相差并不太多。要说PK，我相信不管再怎么改，猎人P贼也是没话说得，一物降一物！（为我们LR顶一下！）PK贼可能干不过SS，SSPK之强应该是大多数人都肯定的，但是对于其他职业来说盗贼只要操作熟练绝对跟玩是的！我朋友40多的时候能干50的ZS，虽然战士PK确实垃圾，不过等级摆着呢，不用费三分之一血就轻易摆平，贼和其他职业相比PK也算数一数二的了。练级SOLO问题也不大，因为毕竟输出高。赚钱建议采花+练金（采矿也可以），具体的太复杂，反正最重要的一点贼可以无限晕怪！这点我相信高手都明白！+上消失，见过贼队刷FB吧？直接潜行过去。。。总体而言：我看好贼.
种族方面。。。你LM还是BL阿？差别不大，我是BL，LR练兽人或者巨魔比较好，兽人宠物加强，巨魔弓技能+5，我是巨魔。盗贼我不太了解好像不会差太多，不过我觉得巨魔表情丰富跳舞好看````
就想到这么多了~
我要是你我就选择猎人...既然混个位置不难,那么强力推荐猎人!
猎人和盗贼虽然操作有差别,但是从打钱和PK来讲综合指数差不多,但是猎人PK时候更考操作,我偏向操作,所以我选猎人,还有有的副本单刷也只有猎人才行.再说了盗贼那么多的人,竞争上岗烦.
联盟的话选精灵,主要是潜行(PK,挖矿,采药之牛X技能)...当然也还有天赋躲闪率高,外形有美感等原因.
部落的话选巨魔,出生天赋增加对动物伤害,以及快速回复还有弓技能+5,以及狂暴(提高10-30%攻击速度),完全为猎人量身定制.
玩过LM DZ的我告诉你应该选哪个种族!
LM DZ只选两个种族! 精灵或人类!
精灵:1.初始敏捷所有种族中最高!(你可以不在乎那点敏捷,但有人在...
PK的当然是DZ比LR厉害,但LR也可以很厉害,技术问题,有DZ很怕LR(DZ去ALX偷旗就最怕见到LR与SS),有LR很怕被DZ偷袭,LR决斗就网速&RP&装...
同意六楼的说法玩个DZ很不错，首先是其生命力的强悍，有时FB中单挑个小怪也是不在话下。第一点LZ要比较哪个比较帅的话，那抛开个人偏见不提，那是LR帅点，原因是D...
根本没有哪个职业厉害这一说
我记的在那网站上看到（没有
最强的职业，只有最强的玩家）
这两个职业都有优点，对于初级
玩家而言，我推荐去玩LR，比较
容易。贼现在...
其实不能说绝对 要说可玩性首先应该是盗贼其次是猎人 你是女生 最好选个好看点的职业 原来建议你玩LM
但现在BL出了血精灵 当然建议你玩个血精灵
至于职业就...
答: 幽暗城:从下水道进入 法师一路奥爆冲前面 反正我们海达希亚服屠城的时候都是 LR把希尔瓦纳斯 拉到台阶上 T拉好 别OT就成 简单! BOSS技能召唤骷髅。主要...
答: 她是不是在模仿啊,模仿平时大人的行动.这种是人的本能,模仿,确实本质上来说没什么问题,但是你可以从这上面看出她对大人的某些行为的感性认识.比如,你们是否经常这样...
答: 估计是内存的问题，换一个大内存就好了，或者加一个内存
那你就把效果调的稍微低点，1g内存不要全开效果
每家运营商的DNS都不同，而且各省的也不同。你可以问问你的网络提供商，他们会告诉你的。（也可以通过分别访问域名和IP来检查DNS是否正常，访问域名不行，而访问IP可以，则说明DNS设置不对）
另外，如果ADSL-电脑没问题，一般ADSL-路由器也没问题的。而且采用ADSL拨号的话，DNS可以不设置的，拨号成功后会自动取得DNS服务器。
问题可能出在路由器设置上。进去检查一下吧。看看上网方式，上网用户名密码是否正确。
（有个问题要注意一下，有些地方的运营商会限制使用路由器或者限制接入数量，一般是采取绑定网卡MAC地址的方式，如果路由器设置都正常，试试路由器的MAC地址克隆功能，把电脑网卡的MAC复制过去）
餐饮业厨房产生的油烟，顾名思义，废气中主要污染物为油烟，一般采用静电除油。
液化气属较清洁能源，废气污染程度不高，主要含二氧化碳一氧化碳吧。
柴油属石油类，废气含二氧化硫和氮氧化物，二氧化硫碱液喷淋即可去除，氮氧化物主要以一氧化氮为主，要催化氧化成二氧化氮才能被碱吸收，造价成本非常高，一般的柴油发电机尾气难以治理，除非大型发电厂。
煤炭废气含二氧化硫多，一般常用的脱硫工艺即可。
无锡至少有两所正规大学：
1、江南大学
2、南京农业大学无锡渔业学院。由于它不直接在无锡召本科生，所以许多人不知道这个学校：它位于山水东[西？]路九号，拥有约20位正教授/研究员，80位副教授/副研究员，和多位首席科学家。去年还有中国工程院的院士一名。
1、江南大学坐落于太湖之滨的江南名城——江苏省无锡市，是教育部直属的国家“211工程”重点建设高校。
　　享有“轻工高等教育明珠”美誉的江南大学，有着久远的历史渊源和深厚的文化底蕴。在1902年创建的三江师范学堂基础上发展起来的中央大学（现南京大学）是江南大学办学的前身。1952年全国高校院系调整时，南京大学食品工业系、浙江大学农化系、江南大学食品工业系以及复旦大学、武汉大学的有关系科合并组建成南京工学院（现东南大学）食品工业系。1958年该系整建制东迁无锡，成立无锡轻工业学院，1995年更名为无锡轻工大学，1998年由隶属中国轻工总会划转直属教育部。2001年1月，经教育部批准，无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学。
　　学校学科涉及经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、农学、医学、管理学等九大门类，设有生物工程学院、食品学院、纺织服装学院、化学与材料工程学院、设计学院、机械工程学院、通信与控制工程学院、信息工程学院、商学院、法政学院、文学院、师范学院、理学院、外国语学院、土木工程系、医学系、艺术系、体育系等18个院（系），共56个本科专业，全日制在校本科学生18500余人。成人学历教育在籍学生5000余人，网络学历教育在籍学生1万余人。还有经教育部批准的中外合作办学的莱姆顿学院及与社会力量合作办学的江南大学太湖学院。
　　学校设有轻工技术与工程、食品科学与工程等2个博士后流动站和10个博士点，覆盖发酵工程等16个二级博士学科专业和39个硕士学科专业，基本包涵了轻工、纺织、食品的全部领域。现有在校各类硕士研究生、博士研究生2500余人。学校拥有4个国家级和部省级重点学科，建有教育部、国家计委批准的“国家生命科学与技术人才培养基地”，培养本硕连读、本硕博连读的高层次人才。食品科学、发酵工程等2个国家重点学科在国内同类学科中具有独特优势，实力雄厚，处于领先地位，在国际上有较大影响。经近50年的建设与发展，江南大学已成为一所规模结构较为合理，教学质量优异，科研水平上乘，社会服务盛誉，各方面均得到社会公认，在国内外具有较高知名度的多科性大学。
　　学校师资力量雄厚，现有专任教师1519名，其中中国工程院院士3名（2名为双聘院士），教授160名，副教授456名。由300多名博士生导师、硕士生导师组成的学术带头群体，为高层次人才培养、科技创新和社会服务奠定了厚实的基础。学校始终坚持社会主义办学方向，坚持以育人为本，把为经济建设和社会发展培养高质量的人才作为学校的根本任务。经过多年努力，形成了具有自身特点的人才培养体系和教学质量保障体系，做到人才培养与市场需求紧密结合，培养高素质创新型的专门人才。学校注重学生综合素质、基础知识和实践能力的培养，如在本科教学中，将相对狭窄的专业对口教育转到本科通识加特色教育；推进多样化的人才培养方式，学生通过辅修、第二专业、第二学位等途径培养复合型人才；让学生早期介入科研活动，从科研实践中感受和理解知识产生和发展过程，培养学生科学素养、科学精神、创新能力。学校十分重视校园精神文明建设。一年一度的江南之春文化艺术节、科技节、金秋体育节等活动精彩纷呈，暑期社会实践、校园文化生活丰富多彩。在大学生数学建模竞赛、数学竞赛、电子制作竞赛、机器人竞赛、艺术设计竞赛等全国性比赛中，学生连年获得大奖。建校以来，学校已为国家输送了数万名毕业生，许多毕业生已成为各条战线的科技精英和领导骨干。
　　作为我国轻工、食品、生物技术高科技的摇篮与依托单位之一，“九五”期间，学校承担并完成了大批国家重大科技攻关项目及省部级应用基础研究课题，其中有70多项研究成果填补了国内空白，并达到了国际先进水平，30多项科研成果荣获国家和省级科技进步奖。“十五”以来，学校科研实力进一步增强，科技项目和科技成果逐年增多。2003年取得国家、部省级以上科技成果奖励20项，其中有国家科学技术发明二等奖（一等奖空缺）一项，中国石油和化学工业科学技术一等奖一项等。2004年，科技总经费9000多万元，获准立项的纵向科研项目97项，横向科研270多项；鉴定或验收科技成果86项，其中30%以上成果达到国际领先或国际先进水平。全校教职工共发表各类论文2700多篇，出版专著130多部，被国际三大检索收录论文143篇。学校承担的国家“十五”科技攻关“农产品深加工”、“发酵工程关键技术”课题全面通过结题验收并进入后期滚动；国家自然科学基金项目获资助13项；获部省级以上科技成果奖励8项，其中1项科研成果获得江苏省科技进步一等奖；全年申请专利356项，学校专利申请量位居全国高校第7名、江苏省第1名；人文社科领域承担的项目、层次、经费等方面都有较大增长。
　　学校重视面向经济建设主战场，加快科技创新，推进科技成果产业化，建有科技部、国家计委批准的“发酵技术国家工程研究中心”等10个国家级、省部级研究中心、实验室。建立了由海尔集团、茅台酒集团、青岛啤酒集团、北京燕京啤酒集团、绍兴黄酒集团、江苏小天鹅集团等100多家企事业单位加盟的董事会，注重学校与企业、社会之间的联系，促进了产学研的结合和为社会各方面的服务。各院（系）还建有二级董事会，共有400余家企事业单位参加。学校十分重视发挥在轻工、食品、艺术设计、纺织、环境、化工、生物医药等方面的科技优势，积极为全国轻工纺织行业的科技进步、产品开发、人才知识更新服务，积极参与国家西部大开发和为江苏省沿江发展战略、苏北发展战略及海上苏东发展战略服务，积极适应无锡市支柱产业的创新发展、科技和人才需求，在科研开发、技术服务、人才培养等方面与企业开展全面合作，推动企业的技术改造和产品更新换代。与地方政府合资建立的省级大学科技园，成为高科技研究项目的重要孵化基地，为国民经济和社会发展作出贡献。由于学校的优质服务，中国电信、丹尼斯克（中国）有限公司、嘉里粮油（深圳）商务拓展有限公司、东海粮油工业（张家港）有限公司、国民淀粉上海化学有限公司、三得利（中国）投资有限公司、青岛啤酒集团、重庆啤酒集团、杰能科生物工程有限公司、广州天赐高新材料科技有限公司、国际特品（ISP）（香港）有限公司、东洋之花化妆品有限公司等大型企业都在学校设立各类奖学、奖教金，每年发放的奖学金总额达600多万元。
　　学校与国内外的教学科研交流合作频繁，是教育部批准的首批接受外国留学生和港澳台学生的高校。自六十年代开始，就接受和培养来自世界各国的留学生，现有本科、硕士、博士等各级各类留学生260余人。学校已与20多个国家和地区的44所大学建立了紧密的校际交流关系，并与美国、加拿大、日本等近20个国家的高校、机构开展办学、科研等方面的合作。目前正在执行的校际合作与交流项目有17个，其中与澳大利亚、英国一流大学之间的“2+2”学分互认合作项目受到学生的欢迎。学校聘请了50多位国外著名的学者和教授担任学校的名誉教授或客座教授，每年举办国际及双边学术交流会，已逐步成为轻纺、食品、艺术设计等领域的国际交流中心。
　　学校图书馆现有藏书152.76万余册、电子图书37.40万册，中外文期刊3100余种，建有教育部科技查新工作站。学校编辑出版自然科学、人文社会科学、食品与生物技术、教育科学等4种学报及《冷饮与速冻食品工业》和《电池工业》杂志，向国内外公开发行。
　　在教育部、省、市政府的大力支持下，地处无锡蠡湖新城、太湖之畔，占地3100多亩的学校新校区已建成面积36万平方米。新校区以“生态校园•曲水流觞”为设计理念，融青瓦白墙的江南建筑风格与小溪、树林、草坪的多层次园林空间为一体，展现绿色、水乡、文化韵味。设施先进、功能齐全、环境优美的现代化校园，为莘莘学子学习研究提供了良好的条件。
　　钟灵毓秀的江南山水，造就了江南校园开拓进取的学术氛围；蕴涵深厚的人文传统，赋予了江南学子锐意求新的创造精神。迈入新世纪，学校迎来了改革、发展的良好机遇，“211工程”将重点建设和发展工业生物技术、食品科学工程和安全、工业设计创新系统、纤维制品现代加工技术、中小企业管理与发展、轻工过程信息化科学与工程等6个优势和特色明显的学科群，进一步提升学校在轻纺、食品等学科领域的优势地位，使学校的整体办学水平和人才培养质量得到全方位的提高。
　　积百载跬步，创世纪辉煌。江南大学提出的发展总体目标是，经过五至十年时间的努力，把学校建成以工为主、理工结合、工理文交融，科技教育与人文教育协调发展，具有鲜明特色、先进水平，在国内有较大影响的教学研究型开放式多科性大学；通过不断创特色、上水平、求发展、增实力，力争在本世纪中叶，把学校建成国内一流、国际有影响、部分学科达到国际先进水平的综合性大学。
2、南京农业大学无锡渔业学院是南京农业大学与中国水产科学研究院淡水渔业研究中心，在多年联合办学的基础上于1993年7月成立的，她依托南京农业大学雄厚的基础教学条件，和淡水渔业研究中心优越的专业教学条件，为我国及国际水产事业的发展培养了一大批优秀的专业技术人员和管理人才。
学院的宗旨是以推进我国和发展中国家的渔业科学和渔业生产，使渔业产品在当今人类改革食物结构，提高营养水平，创造经济财富方面起重要作用。通过努力，使该院成为一个国际性的渔业科学教育和研究中心。
学院座落在风景秀丽的太湖之滨，中国著名的旅游城市－－无锡的西南角上，与中央电视台太湖影视基地相邻，离市区仅10公里之遥，依山傍水，环境十分幽美，交通便利，有1路和820路公交车直达。学院占地面积26公顷，建筑面积达35000多平方米。
南京农业大学从1984年开始和淡水渔业研究中心联合办学，设淡水渔业专业（专科）。学院于1994年新开设了“淡水渔业”本科专业。现设水产养殖本、专科专业，水产养殖博士点和硕士点，每年招收博士生、硕士、本科、专科各种层次。
该院长期招收外国留学生，为亚太地区名国培养淡水渔业的技术人才，今后还将进一步提高留学生的办学层次，招收硕士研究生，在招收留学生方面曾受到联合国FAO和UNDP、亚洲水产养殖中心网（NACA）的大力支持。
设有以中国工程院院士夏德全研究员为主的淡水鱼类遗传育种生物技术研究室、营养与饲料、特种水产养殖室、水产品病害研究室、渔业环境保护、渔业经济与信息中心、内陆水域增养殖等7个教研室。学院现有教职员工340名，其中具中高级职称的教师有80名。有突出贡献的农业部中青年专家和享受政府特殊津贴的18人。现有博士3人，硕士25人。
在科学研究方面，先后承担和圆满完成了国家自然科学基金、“八六三”、国家攻关和省、部级课题190多项，获得各类奖励成果85项，其中国家科技进步二等奖1项，国家科技进步三等奖4项。92年获农业部农业机构综合科研能力奖。
在多年的联合办学的实践中，南京农业大学无锡渔业学院的领导非常重视提高学院的教学质量，办学条件逐年得到改善，教学管理趋于完善，教风好、学风正，经过多年的努力，学院的各项办学条件已得到改善，教学手段已基本实现了现代化，配备了语音室、电脑房和先进的电教中心。
学院非常重视发展工作。依托淡水渔业研究中心，综合利用经贸部TCDC培训项目的人力、财力、物力。扎实提高教学质量，改善教学条件，学院领导在经费许可的情况下，投入大量的资金，进行教学设施的改造和教学仪器、设备的添置，积极改善学院的办学备件。建院六年来，学院不断改进教学设施，提高教学质量，目前已拥有教学楼、实验室、图书馆、学生宿舍楼、语音室、电脑房、活动健身房、学生食堂、足球场、蓝球场、大客车、教学实习基地等设施，为国家培养水产专业人才创造了较好的条件。
铝属于两性金属，遇到酸性或碱性都会产生不同程度的腐蚀，尤其是铝合金铸件的孔隙较多，成分中还含有硅和几种重金属，其防腐蚀性能比其他铝合金更差，没有进行防护处理的铝铸件只要遇到稍带碱性或稍带酸性的水，甚至淋雨、水气、露水等就会受到腐蚀，产生白锈。
解决的办法。
铝铸件完成铸造后，在机械加工前，先要进行表面预处理，如预先对铸件进行喷砂，涂上一道底漆（如锌铬黄底漆），在此基础上再进行机械加工，以避免铸铝件在没有保护的情况下放久了被腐蚀。
首先小孩呼吸道感染很大程度上是由于平时不注意，日常喂小孩服用的水比较少，然后患有咽喉炎引起的，所以这个时候就要吃一些消炎药来帮助消炎，例如口服小苏打琥乙红霉素等，这些药品能够帮助小孩慢慢消除在呼吸道上的炎症，但是一定要注意不能持久服用。其次小孩呼吸道感染，可能是由于嗓子发炎咳嗽引起的，这时候吃一些治疗咳嗽的药物也是有一定效果的，例如甘草片或止咳糖浆，从而来降低机体的易感性，缓解咳嗽，在吃咳嗽药的同时，伴随着服用板蓝根颗粒，这样能够有效的止咳消炎。还有一种就是不太常用的，就是含着服用华素片或者是一些润喉片等，华素片和润喉片对于缓解嗓子发炎和呼吸道感染有极好的作用。但是对于较小的小孩，最好不要采用这种方法和药物，以免带来不必要的麻烦。注意治疗呼吸道感染的药物不论是哪张，都最好不要长久的服用，因为药物中含有好多成分，对小儿的身体不好，所以短期服用以后，然后按照医师的嘱托进行饮食调整。
咽东西有难受的感觉，有烧心和反胃的症状发生了，上腹部疼痛，有腹胀不适的症状，有时候吃东西会有恶心的症状，口水很多，除了一些消化道疾病引起的腹胀不适恶心之外还有可能引起消化道症状异常以外的情况发生,有可能出现胸痛症状，还有就是耳鼻部也不舒服.
早期患者要做针对性的治疗首先要根据患者的病情。如果是没有特殊临床表现症状的话，一般不需要特别的治疗。但是最好到医院做一下全身的检查听从医师的嘱咐做相应的配合。还要注意适当的休息。对有一些表现症状的早期患者来说，大部分的话采用的都是西医治疗的药物治疗方法。采取一些抗结核的药物。比如说链霉素。但是由于患者个人体质不同，这些药物并不适用于每一个患者。并且患者所服用的药物的药量都有差异。最好到正规医院接受药物治疗。早期患者除了积极配合医生治疗之外，还要注意平时做一些适当的体育锻炼但是要避免幅度过大激烈的运动。在饮食上面患者也要注意平时饮食清淡健康饮食为主。不要吃一些油炸或者辛辣刺激的食物。利用药物治疗的患者应该要注意一般药物治疗是有一定周期的。部分患者短期疗程就可治愈，但是仍然有一部分患者，药物治疗的疗程较长，病情仍不见好转。还是要在病情没有得到好转的时候，及时再到医院做一下全身检查。
患上了胃溃疡首先就要注意饮食卫生：不注意饮食卫生、偏食、姚食、饥饱失度或过量进食冷饮冷食，或嗜好辣椒、浓茶、咖啡等刺激性食物，均可导致胃肠消化功能紊乱，不利于溃疡的愈合。注意饮食卫生，做到一日三餐定时定量，饥饱适中，细嚼慢咽，是促进溃疡愈合的良好习惯。保持轻松愉快的心境，是治愈胃溃疡的关键，溃疡病人一定要注意休息，生活起居要有规律。溃疡病发作与气候变化有一定的关系，因此溃疡病人必须注意气候变化，根据节气冷暖，及时添减衣被。胃溃疡病人必须坚持服药，由于胃溃疡是个慢性病，且易复发，要使其完全愈合，必须坚持长期服药，一般来说，一个疗程要服药4～6周，疼痛缓解后还得巩固治疗l～3个月，甚至更长时间。一切都要遵从医嘱，不要盲目服用一些对胃粘膜有损害作用的药物。得了胃溃疡一定要有有规律的饮食，不要吃生冷辛辣刺激性的食物，不能喝酒，少吃油炸腌制食品，吃东西要细嚼慢咽，不能吸烟，补充维生素C。
全面了解患者病史及相关检查结果，全悉病情后方能有的放矢的治疗疾病。高血糖治疗：健康教育很重要：规律生活，戒烟限酒，预防感染。补充能量；适当锻炼；④规律监测血糖的变化；⑤合理选择降糖药物，掌握其适应症；⑥胰岛素治疗；⑦防止并发症；高血压治疗：密切监测血压变化，这是治疗高血压最重要的一步；降压药物的选择：高血糖合并高血压，高血压防治指南建议选用ACEI或ARB类降压药治疗；血压控制在130/80mmHg以下；④监测电解质变化，防治高血钾。其他治疗：高血糖治疗可给予营养神经药物，防治周围神经病变；合并有血脂代谢异常者给予他汀或贝特类调制药；病程时间漫长者，给予阿司匹林抗血小板治疗，防治血管血栓形成，预防冠心病。1、密切监测血糖、血压变化，根据测量值调节药物剂量；2、低盐低脂饮食；3、加强运动锻炼；4、使用胰岛素时，注意低血糖反应；5、使用降压药是监测电解质（高血钾）；6、戒烟限酒。
沃尔扉这家公司就很不错，设计好，收费还合理。
就我熟知商务软件本就不多，你还要社交，你还要好用，拒绝很高了可以说。
照这情况不能引荐有朋商旅了，显然是商务社交，但是好用的话，我实在还行吧，算不俗。
职业女性穿着技巧如下：
　　1、留意场合有所不同的穿着
　　2、在工作当中，会有很多有所不同的场合，比如举行宴会、会见客户、参与活动等。在有所不同的场合当中，女性的衣着有有所不同拒绝。
　　3、在参与周年庆典、行业宴会时，一般都是使用酒会或舞会形式，这时候，女性穿着就应当要月一点，以晚礼服为佳。晚礼服的形式可以根据个人爱好去自由选择，但一定要是时候自己的。礼服款式不应太过曝露和花俏，以非常简单大方，素雅朴实精细为优。有所不同颜色的礼服突显个人魅力，想高雅大方一点的最差自由选择长款礼服，想变得青春一点的可以自由选择一些短款甜美型的礼服。但广大女同胞忘记，所有一切的前提是必须合适自己。
　　4、在会见客户时，一般穿着拒绝简练庄重，最差自由选择职业套装，或者是西服套裙。衣服颜色以深色居多，但也要留意不要全身都是同一种色调或者都是深色，这样会让人实在你太老气，太激进，过于灵活性。
　　5、在参与活动时，如果公司没统一拒绝，服装上可以穿得休闲娱乐一点，但也不要太休闲娱乐，因为在开展活动过程中是反映一个企业形象的最重要指标，你代表的就是你的公司形象。牛仔裤，背心，T恤等就不要经常出现，可以选一些休闲裤和衬衫，最差是有领子的衣服。
　　6、留意穿著四不要
　　作为职业女性，在保持良好个人形象的同时可以再衣着上展现出个人魅力，如拿着一些非常简单的小饰品，系上丝巾等，但小编警告各位，职场穿着要谨记四不要：
　　①不要过分曝露，这样会让人产生误会甚至会让人实在你行为不检；
　　②不要穿得太过艳丽和杂乱，这样令人实在你太过分展现出，过于缜密，让人猜测你的品味；
　　③不要穿透视装，透视装会令人实在你过于端庄矜持；
　　④不要穿得太短裙，紧身衣令你行动不便之余也会暴露出你身材的缺点。
　　注意事项：
　　服装配上技巧是一门高深的学问，想真正需要运用得宜，花费的时间绝不会少。但是，工商管理场上，只要学会一点点技巧，就可以取得相当大的起到和进账。
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商务管理指的是掌控本专业不可或缺的基础理论和专门知识，具备较强的实践中能力，德智体美全面发展，能专门从事商务工作，并不具备一定实际工作能力和分析、研究、创新能力的一种管理科学。
在市场需求研究中，环绕管理活动的专业化，我们分析了新世纪社会经济对商务管理类专业人才的市场需求。改革开放使管理活动由计划经济下行政命令的附属物改变为系统化、专业化的简单活动，对管理人才的培育明确提出了多方面、高层次的拒绝。管理活动中普遍存在着层级性，操作者层、中间层和战略层的管理业务，必须培育有所不同的专业化管理人才。根据对我国产业发展和企业管理现状的分析，指出商务管理专科教育仍应培育中基层管理人才居多，毕业生需要作为现实工作中业务主管、部门经理等职位的后备人才，通过一段时期的适应环境和磨练，胜任这些工作。随着以科学知识为基础的新经济的发展和产业升级，社会对综合型战略管理人才和适应环境团队工作的新型操作者层管理人才的市场需求，将适当减少。
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